package com.atguigu.bigdata.spark.core.rdd.operator.transform;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import scala.Tuple2;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;
//取出分区中最大的值，然后相加
public class Spark17_RDD_Operator_Transform_JAVA {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkCore");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        // aggregateByKey存在函数柯里化，有两个参数列表
        // 第一个参数列表,需要传递一个参数，表示为初始值
        //       主要用于当碰见第一个key的时候，和value进行分区内计算
        // 第二个参数列表需要传递2个参数
        //      第一个参数表示分区内计算规则
        //      第二个参数表示分区间计算规则
        List<Tuple2<String, Integer>> list = Arrays.asList(new Tuple2<String,Integer>("a", 1),
                new Tuple2<String,Integer>("a",2), new Tuple2<String, Integer>("a", 3),
                new Tuple2<String, Integer>("a", 4));
        JavaPairRDD<String, Integer> rdd = sc.<String, Integer>parallelizePairs(list,2);
        JavaPairRDD<String, Integer> aggregateByKey = rdd.aggregateByKey(0, new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
            @Override
            public Integer call(Integer integer, Integer integer2) throws Exception {
                return Math.max(integer,integer2);
            }
        }, new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
            @Override
            public Integer call(Integer integer, Integer integer2) throws Exception {
                return integer + integer2;
            }
        });

        System.out.println(aggregateByKey.collect().toString());

        sc.stop();

    }
}
